import torchimport matplotlib.pyplot as plt import numpy as npimport pandas as pd
/home/cgb3/anaconda3/envs/stgcn-playground/lib/python3.10/site-packages/tqdm/auto.py:21: TqdmWarning: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html
from .autonotebook import tqdm as notebook_tqdm
plt.rcParams['figure.figsize'] = (4.5, 3.0)
3. 로지스틱 최초적합
A. 로지스틱 모형
-\(x\)가 커질수록 (혹은 작아질수록) \(y=1\)이 잘나오는 모형은 아래와 같이 설계할 수 있음 <— 외우세요!!!
\(y_i \sim {\cal B}(\pi_i),\quad\) where \(\pi_i = \frac{\exp(w_0+w_1x_i)}{1+\exp(w_0+w_1x_i)} = \frac{1}{1+\exp(-w_0-w_1x_i)}\)
최초의직선: \(\hat{y}_i= \hat{w}_0+\hat{w}_1x_i\) 에서 아무 \(\hat{w}_0\), \(\hat{w}_1\) 을 설정하면 된다.
최초의곡선: \(\hat{y}_i= \frac{\exp(\hat{w}_0+\hat{w}_1x_i)}{1+\exp(\hat{w}_0+\hat{w}_1x_i)}=\frac{1}{1+\exp(-\hat{w}_0-\hat{w}_1x_i)}\) 에서 아무 \(\hat{w}_0\), \(\hat{w}_1\) 을 설정하면 된다.
Note
일단은 초기 설정값을 \(\hat{w}_0 = -0.8\), \(\hat{w}_1 = -0.3\) 으로 하자. (실제값은 \(w_0=-1\), \(w_1=5\) 이다)
/home/cgb3/anaconda3/envs/stgcn-playground/lib/python3.10/site-packages/torch/autograd/__init__.py:173: UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 804: forward compatibility was attempted on non supported HW (Triggered internally at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1659484803030/work/c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:109.)
Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass
중소기업 관계자들은 고스펙 지원자를 꺼리는 이유로 높은 퇴직률을 꼽는다. 여건이 좋은 대기업으로 이직하거나 회사를 관두는 경우가 많다는 하소연이다. 고용정보원이 지난 3일 공개한 자료에 따르면 중소기업 청년취업자 가운데 49.5%가 2년 내에 회사를 그만두는 것으로 나타났다.
중소 IT업체 관계자는 “기업 입장에서 가장 뼈아픈 게 신입사원이 그만둬서 새로 뽑는 일”이라며 “명문대 나온 스펙 좋은 지원자를 뽑아놔도 1년을 채우지 않고 그만두는 사원이 대부분이라 우리도 눈을 낮춰 사람을 뽑는다”고 말했다.